AIF-C01#32(fundamentals-ai-ml)
ある企業が、一連の画像に対して数値変換（numerical transformations）を適用し、画像の転置（transpose）や回転（rotate）を行う必要があります。 これらの要件を最も運用効率よく（MOST operationally efficient way）満たすソリューションはどれですか？
正解：B
正解の根拠
画像の転置や回転といった決定論的な数値変換は、Pillow や OpenCV を Lambda 関数で実行するのが最も運用効率に優れます。サーバーレスで自動スケールし、S3 イベントトリガーで処理を起動できるため、ML モデルや LLM を介在させる必要はありません。
選択肢ごとの適合性
| 方式 | 適合性 |
|---|---|
| Lambda 関数 | サーバーレスで効率最大 |
| DNN 自作 | 過剰投資 |
| LLM (高 temperature) | 画像変換に不適 |
| Glue Data Quality | 表データ品質向け |
不正解の理由
- A: 単純変換に DNN を新規作成するのは過剰で、訓練データ用意も不要な処理を複雑化させます。
- C: Bedrock の LLM は文章生成中心で画像のピクセル変換には適さず、temperature 設定とも無関係です。
- D: Glue Data Quality は表形式データの品質ルール検証に特化し、画像のジオメトリ変換には対応しません。
参考：AWS Lambda
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